Diferența între CPU și GPU

CPU vs GPU

CPU, acronimul pentru unitatea centrală de procesare, este creierul unui sistem de calcul care efectuează "calculele" date ca instrucțiuni printr-un program de calculator. Așadar, având un CPU este semnificativ doar atunci când aveți un sistem de calcul care este "programabil" (astfel încât să poată executa instrucțiuni) și ar trebui să rețineți că CPU este unitatea de procesare "centrală", unitatea care controlează celelalte unități / părți ale unui sistem informatic. În contextul de astăzi, un procesor este situat de obicei într-un singur cip de siliciu cunoscut și ca microprocesor. Pe de altă parte, GPU, acronimul pentru unitatea de procesare grafică, este conceput pentru a descărca sarcini de procesare grafică intensivă de la CPU. Scopul final al acestor sarcini este de a proiecta grafica pe o unitate de afișare, cum ar fi un monitor. Având în vedere că aceste sarcini sunt bine cunoscute și specifice, ele nu au nevoie în mod esențial de programare și, în plus, aceste sarcini sunt în mod paralel inerente datorită naturii unităților de afișare. Din nou, în contextul actual, în timp ce GPU-urile mai puțin capabile sunt situate în mod obișnuit în același chip de siliciu, unde găsiți alte CPU (această configurație este cunoscută și ca GPU integrat), GPU-urile mai capabile și mai puternice se găsesc în propriul cip de siliciu, de obicei pe un PCB separat (Circuitul imprimat).

Ce este CPU?

Termenul CPU este folosit în sistemele de calcul pentru mai mult de cinci decenii și a fost singura unitate de procesare din computerele timpurii până când au fost introduse "alte" unități de procesare (cum ar fi GPU-uri) pentru a-și completa puterea de procesare. Cele două componente majore ale unui procesor sunt unitatea logică aritmetică (aka ALU) și unitatea de control (aka CU). Unitatea ALU a unui procesor este responsabilă de operațiile aritmetice și logice ale sistemului de calcul, iar CU este responsabilă pentru preluarea programului de instrucțiuni din memorie, pentru decodarea acestuia și pentru instruirea altor unități, cum ar fi ALU, pentru a executa instrucțiunile. Prin urmare, unitatea de control a procesorului este responsabilă pentru a aduce gloria procesorului ca unitate centrală de procesare. CU pentru a prelua instrucțiunile din memorie, instrucțiunile trebuie să fie stocate ca programe în memorie și, prin urmare, un astfel de sistem de instruire este, de asemenea, cunoscut sub numele de "programe stocate". Ar fi clar că CU nu va executa instrucțiunile, dar va facilita același lucru prin comunicarea cu unitățile potrivite, cum ar fi ALU. 

Ce este GPU (aka VPU)?

Unitatea de procesare grafică (GPU) a fost introdusă la sfârșitul anilor nouăzeci de către NVIDIA, o companie producătoare de GPU, care a pretins că a comercializat primul GPU din lume (GeForce256) în 1999. Potrivit Wikipedia, la data de GeForce256, NVIDIA a definit GPU ca următoarele: "un procesor cu o singură cip cu transformare integrată, iluminare, configurare / tăiere triunghi și motoare de randare capabile să proceseze minimum 10 milioane de poligoane pe secundă". Câțiva ani mai târziu, rivalul NVIDIA ATI Graphics, o altă companie similară, a lansat un procesor similar (Radeon300) cu termenul VPU pentru unitatea de procesare vizuală. Cu toate acestea, deoarece este clar că termenul GPU a devenit mai popular decât termenul VPU. 

Astăzi, GPU-urile sunt implementate peste tot, cum ar fi sistemele încorporate, telefoanele mobile, calculatoarele personale și laptopurile și consolele de jocuri. Unele GPU-uri moderne sunt extrem de puternice în manipularea graficii și sunt programabile astfel încât să poată fi adaptate la diferite situații și aplicații. Cu toate acestea, chiar și acum, GPU-urile tipice sunt programate la fabrica prin ceea ce se numește firmware. În general, unitățile de procesare grafică sunt mai eficiente decât procesoarele pentru algoritmi în care procesarea blocurilor mari de date se face în paralel. Este de așteptat, deoarece GPU-urile sunt concepute pentru a manipula grafica pe calculator, care sunt extrem de paralele în natură. 

Există, de asemenea, acest nou concept, cunoscut sub numele de GPGPU, pentru a utiliza GPU-uri pentru a exploata paralelismul de date disponibil în unele aplicații (cum ar fi bioinformatica) și, prin urmare, pentru a efectua procesarea grafică în GPU. Cu toate acestea, ele nu sunt luate în considerare în această comparație.